Milliseid digitaaltehnoloogiaid või rakendusi kasutavad ettevõtted logistikas?

Logistikatööstuses kasutavad ettevõtted mitmesuguseid digitaaltehnoloogiaid ja rakendusi oma protsesside tõhusamaks muutmiseks ja muutmiseks.

Pilvandmetöötlust kasutatakse enam kui kahes kolmandikus Saksamaal küsitletud logistikaettevõtetest. 2022. aasta uuringus väitis 59 protsenti küsitletud ettevõtetest, et nad kasutavad juba laohaldussüsteeme, samas kui vähemalt kuus protsenti plaanivad seda kasutada. Laohaldussüsteemid on tarkvara kaubapoodide digitaalse haldamise jaoks.

Uuring digitaaltehnoloogiate kasutamise kohta logistikatööstuses Saksamaal 2022

Kasutusel

• Pilvandmetöötlus - 68 %
• IoT või anduritehnoloogia - 61 %
• Laohaldussüsteem - 59 %
• Big Data ja Analytics - 41 %
• Digitaalsed turuplatsid - 41 %
• Tehisintellekt - 22 %
• Robootika - 11 %
• Digitaalsed kaksikud - 14 %
• Intelligentsed riiulid - 6 %
• Droon - 4 %

Planeeritud/arutatud

• Pilvandmetöötlus - 16 %
• IoT või anduritehnoloogia - 23 %
• Laohaldussüsteem - 25 %
• Big Data ja Analytics - 29 %
• Digitaalsed turuplatsid - 18 %
• Tehisintellekt - 27 %
• Robootika - 36 %
• Digitaalsed kaksikud - 25 %
• Intelligentsed riiulid - 25 %
• Droon - 26 %

Laohaldussüsteemid (WMS)

WMS -tarkvara võimaldab varude tõhusat haldamist, salvestusruumi kasutamise optimeerimist, kaupade liikumise tagakiusamist ja tellimuste valimist. See pakub reaalaja teavet varude kohta ja parandab tellimuste töötlemise täpsust ja kiirust.

Transpordihaldussüsteemid (TMS)

TMS -tarkvara toetab ettevõtteid transpordi tellimuste kavandamisel, optimeerimisel ja täitmisel. See võimaldab tõhusat marsruudi kavandamist, kaubavedude optimeerimist, saadetiste jälgimist ja suhtlemist tarnijate, ekspediitorite ja klientidega.

Telemaatikasüsteemid

Telemaatikasüsteemid kasutavad GPS -tehnoloogiat sõidukite asukoha jälgimiseks reaalajas. Need süsteemid võimaldavad autopargi paremat haldamist, sõidukite energiat ja kütusekulu jälgimist ning tarneplaanide järgimist.

Automatiseerimine ja robootika

Laagrites ja jaotuskeskustes kasutatakse selliseid automatiseerimistehnoloogiaid nagu automaatsed riiulioperatsioonid, konveiertehnoloogia ja robootika, et parandada tellimuste töötlemise tõhusust ja kiirust. Roboteid saab kasutada kaupade korjamisel, sorteerimisel, pakendamisel ja kaubaalustel.

Asjade Internet (IoT)

IoT -rakendused võimaldavad logistikas seadmete, andurite ja masinate võrgustike loomist. Reaalsete andmete kogumise ja edastamise kaudu saavad ettevõtted jälgida kaupade, ladustamistingimuste ja seadmete kulumist. See hõlbustab varude haldamist, kitsaskohtade või tõrgete säilitamist ja ennustamist.

Tehisintellekt (AI) ja masinõpe

KI ja masinõppe süsteemid analüüsivad suuri andmeid, et mõista mustreid, luua prognoose ja automatiseerida otsuseid. Logistikas saab neid kasutada marsruudi optimeerimiseks, nõudluse prognoosimiseks, varude kavandamiseks ja pettuste tuvastamiseks.

Plokiahelatehnoloogia

Blockchain võimaldab tarneahelas tarnete ohutut ja läbipaistvat tagakiusamist. See pakub täielikku dokumentatsiooni tehingute kohta, parandab jälgitavust ja toetab toodete autentimist.

➡️ Need digitaaltehnoloogiad ja rakendused mängivad olulist rolli logistikaprotsesside optimeerimisel, tarneahela tõhususe parandamisel ning kiiruse, täpsuse ja jälgitavuse suurenevate nõuete täitmisel.

Automaatika ja robootika mängivad logistikatööstuses üha olulisemat rolli logistiliste protsesside tõhususe, täpsuse ja kiiruse parandamiseks.

Automaatsed riiuli juhtimisüksused

Kaupade ladustamise ja korjamise automatiseerimiseks kasutatakse kõrgetes laagrites automaatseid riiulijuhtimisüksusi (AS/RS). Need seadmed saavad autonoomselt üles ja alla sõita, imada ja kaupu üle anda. See vähendab käsitsi jõupingutusi ja ladustamisvõimet kasutatakse optimaalselt.

Konveieritehnoloogia

Logistikakeskustes kasutatakse automatiseeritud konveieri tehnoloogiasüsteeme, näiteks konveierilinte, sorteerijaid ja kaubaaluseid, et kiirendada materjali voogu ja lihtsustada kaupade käitlemist. Kaupade liikumise automatiseerimisega saab kitsaskohti ja vigu minimeerida.

Robot -assistent korjamine

Roboteid kasutatakse üha enam kaupade kogumiseks ja saatmiseks valmistumiseks. Need robotid saavad laos autonoomselt liikuda, tooteid tuvastada ja panna need konteineritesse või kaubaalustesse. See parandab korjamisprotsessi kiirust ja täpsust.

Droonid ja autonoomsed sõidukid

Kaupade tarnimiseks ja transportimiseks kasutatakse droone ja autonoomseid sõidukeid. Droonid võivad väikeseid pakette lühikese vahemaa tagant vedada, samal ajal kui autonoomseid sõidukeid kasutatakse suuremate koormuste vedamiseks tänavatel või ladudes. Need tehnoloogiad võimaldavad kaupa kiiremini ja tõhusamalt tarnida.

Ladu

Ladude hulka kuuluvad erinevat tüüpi robotid, mida kasutatakse laagrites erinevate ülesannete täitmiseks. Näiteks võivad need olla robotrelvad, mis aitavad kaupu pakkimist ja virnastamist, või mobiilseid roboteid, mis transpordivad kaupu õigetesse hoiuruumidesse. Need robotid töötavad tõhususe suurendamiseks sageli koostöös inimtöötajatega.

➡️ Automatiseerimine ja robootika logistikas pakuvad arvukalt eeliseid, näiteks suurenenud tõhusus, parem täpsus, vigade ja kitsaskohtade vähenemine, samuti kiirem läbilaskeaeg. Need võimaldavad ettevõtetel optimeerida oma logistikaprotsesse ja reageerida kiiruse, paindlikkuse ja klientide rahulolu suurenevatele nõuetele. Nende tehnoloogiate järkjärguline arendamine ja integreerimine aitab viia logistikatööstuse üha automatiseeritud ja tõhusamasse tulevikku.

Asjade Internet (IoT) mängib logistikatööstuses üliolulist rolli, kuna see võimaldab seadmete, andurite ja masinate võrgustike loomist. Integreerides IoT logistilistesse protsessidesse, saavad ettevõtted oma protsesside optimeerimiseks ja tõhususe suurendamiseks salvestada, analüüsida ja kasutada reaalseid andmeid.

Asukoha jälgimine ja varahaldus

IoT-võimega andureid saab nende asukoha reaalajas jälgimiseks lisada kaupadele, sõidukitele, kaubaalustele või muule logistilisele varale. See võimaldab täpset jälgida kaubavoolu tarneahelas ning transpordi marsruutide paremat kavandamist ja ladustamist.

Tingimuste jälgimine

IoT andurid saavad jälgida kaupade seisundit, nt. B. Temperatuur, niiskus, vibratsioon või muud parameetrid, mis on olulised teatud kaupade jaoks. See võimaldab ettevõtetel tagada, et toodete kvaliteet säilitatakse ladustamise ja transpordi ajal ning võimalikku kahju või kaotust kajastatakse varases staadiumis.

Ennustav hooldus

Masinate ja sõidukite IoT andurid saavad pidevalt koguda andmeid seisundi ja jõudluse kohta. Neid andmeid analüüsitakse võimaliku hoolduse või ebaõnnestumiste ennustamiseks. Hooldusmeetmete õigeaegse kavandamisega saavad ettevõtted minimeerida planeerimata segusid ja maksimeerida oma laevastiku tõhusust.

Varude haldamine

IoT -ga saavad ettevõtted oma aktsiaid reaalajas jälgida. Andurid saavad inventari automaatselt salvestada ja saada teavet saadavuse, ümberkorraldamise ja varude kohta. See võimaldab varude optimeeritud kavandamist ja juhtimist vältida kitsaskohti või liigseid aluseid ja vähendada ladustamiskulusid.

Automatiseeritud protsessid

IoT võib võimaldada sujuvat suhtlemist ja integreerimist erinevate logistiliste süsteemide vahel. Andmete ja teabe automatiseeritud edastamine laohaldussüsteemide, transpordihaldussüsteemide, tarnijate ja klientide vahel saavad protsessid tõhusamaks muuta. See hõlbustab automatiseeritud tellimuste töötlemist, saadetiste jälgimist ja dokumentatsiooni.

➡️ IoT pakub logistilisi ettevõtteid mitmeid eeliseid, sealhulgas parem läbipaistvus, tõhusus ja kulude kokkuhoid. See võimaldab täpsemat kontrolli tarneahela üle, kiirem reaktsioon muutustele ja klientide nõuete paremale täitmisele. IoT aruka kasutamise kaudu saavad ettevõtted suurendada oma konkurentsivõimet ja juhtida tänapäeva logistilisi väljakutseid.

Tehisintellektil (AI) ja masinõppel on märkimisväärne mõju logistikatööstusele ja pakuvad laia valikut rakendusi.

Marsruudi optimeerimine

AI algoritmid saavad optimaalsete transporditeede tuvastamiseks analüüsida suuri andmeid. Tuginedes sellistele teguritele nagu liiklus, ilmastikuolud, tarneprioriteedid ja kulud, saavad need algoritmid anda reaalajas või tulevikku suunatud marsruudi soovitusi, et muuta transport tõhusamaks ja kiiremaks.

Nõudluse prognoos

Ajaloolisi andmeid analüüsides saavad AI mudelid ennustada nõudlust toodete või teenuste järele. See võimaldab ettevõtetel oma aktsiaid paremini kavandada, vältida kitsaskohti ja suurendada klientide rahulolu. Täpsemate prognooside loomiseks võib AI -d arvesse võtta ka väliseid tegureid, näiteks pühade või hooajalisi suundumusi.

Varude kavandamine

AI ja masinõppe abil saavad ettevõtted varusid optimeerida. Algoritmid analüüsivad optimaalse varude kindlaksmääramiseks ajaloolisi andmeid, müügisuundumusi, hooajalisi kõikumisi ja muid tegureid. See võimaldab liigseid aluseid ja kitsaskohti, samal ajal paraneb ladustamise tõhusus ja kasumlikkus.

Kujutise tuvastamine ja objektide äratundmine

AI mudelid saavad objektide või toodete äratundmiseks analüüsida pilte või videoid. Näiteks logistikas saab neid kasutada kaupade automatiseeritud tuvastamiseks kaupade kviitungi kontrollimisel või pakendamise ja korjamisprotsesside jälgimiseks. See suurendab logistiliste protsesside kiirust ja täpsust.

Pettuse tunnustamine

AI aitab logistikas pettusi ära tunda ja ära hoida. Analüüsides tehinguandmeid ja käitumisharjumusi, on võimalik tuvastada kahtlased tegevused või kõrvalekalded. See võimaldab ettevõtetel võtta õigeaegselt rahaliste kahjude minimeerimiseks ja oma tarneahela turvalisuse tagamiseks.

Ennustav hooldus

AI -d ja mehaanilist õppimist saab kasutada ka sõidukite, masinate ja muude logistiliste seadmete hooldamisel. Andurite andmete analüüsimisega saab ennustada võimalikke tõrgete ja hooldamise meetmeid. See aitab ettevõtetel minimeerida planeerimata alasid ja maksimeerida oma seadmete eluiga.

➡️ AI ja masinõppe integreerimine logistikaprotsessidesse võimaldab ettevõtetel suurendada oma tõhusust, vähendada kulusid ja parandada klientide rahulolu.